Ajuste fino de grandes modelos de lenguaje utilizando QLoRA
QLoRA es una técnica avanzada para el ajuste fino de grandes modelos de lenguaje (LLM) que aprovecha métodos de cuantización, ofreciendo una forma más eficiente de realizar este proceso sin incurrir en costos computacionales elevados. Esta formación cubrirá tanto los fundamentos teóricos como la implementación práctica del ajuste fino de LLM mediante QLoRA.
Esta capacitación en vivo, impartida por un instructor (en línea o presencial), está dirigida a ingenieros de aprendizaje automático, desarrolladores de inteligencia artificial y científicos de datos de nivel intermedio a avanzado que deseen aprender a utilizar QLoRA para ajustar finamente grandes modelos de manera eficiente, adaptándolos a tareas específicas y personalizaciones.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Comprender la teoría detrás de QLoRA y las técnicas de cuantización aplicadas a LLM.
- Implementar QLoRA en el ajuste fino de grandes modelos de lenguaje para aplicaciones de dominio específico.
- Optimizar el rendimiento del ajuste fino con recursos computacionales limitados mediante la cuantización.
- Desplegar y evaluar modelos ajustados finamente de manera eficiente en aplicaciones del mundo real.
Formato del curso
- Clases interactivas y discusiones.
- Numerosos ejercicios y prácticas.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, por favor contáctenos para coordinarlo.
Temario del curso
Introducción a QLoRA y cuantización
- Resumen de la cuantización y su papel en la optimización de modelos
- Introducción al marco de trabajo QLoRA y sus beneficios
- Diferencias clave entre QLoRA y los métodos tradicionales de ajuste fino
Fundamentos de grandes modelos de lenguaje (LLM)
- Introducción a los LLM y su arquitectura
- Desafíos del ajuste fino de grandes modelos a gran escala
- Cómo la cuantización ayuda a superar las limitaciones computacionales en el ajuste fino de LLM
Implementación de QLoRA para ajustar finamente LLM
- Configuración del marco de trabajo QLoRA y el entorno
- Preparación de conjuntos de datos para el ajuste fino con QLoRA
- Guía paso a paso para implementar QLoRA en LLM utilizando Python y PyTorch/TensorFlow
Optimización del rendimiento del ajuste fino con QLoRA
- Cómo equilibrar la precisión y el rendimiento del modelo mediante la cuantización
- Técnicas para reducir los costos de cómputo y el uso de memoria durante el ajuste fino
- Estrategias para ajustar finamente con requisitos mínimos de hardware
Evaluación de modelos ajustados finamente
- Cómo evaluar la eficacia de los modelos ajustados finamente
- Métricas comunes de evaluación para modelos de lenguaje
- Optimización del rendimiento del modelo post-ajuste y resolución de problemas
Despliegue y escalado de modelos ajustados finamente
- Mejores prácticas para desplegar LLM cuantizados en entornos de producción
- Escalar el despliegue para manejar solicitudes en tiempo real
- Herramientas y marcos de trabajo para el despliegue y monitoreo de modelos
Casos de uso reales y estudios de caso
- Estudio de caso: Ajuste fino de LLM para atención al cliente y tareas de PLN
- Ejemplos de ajuste fino de LLM en diversas industrias como salud, finanzas y comercio electrónico
- Lecciones aprendidas de despliegues reales de modelos basados en QLoRA
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Comprensión de los fundamentos del aprendizaje automático y las redes neuronales
- Experiencia en ajuste fino de modelos y aprendizaje por transferencia
- Conocimiento sobre grandes modelos de lenguaje (LLM) y marcos de trabajo de aprendizaje profundo (por ejemplo, PyTorch, TensorFlow)
Público objetivo
- Ingenieros de aprendizaje automático
- Desarrolladores de inteligencia artificial
- Científicos de datos
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Formato del curso
- Conferencias interactivas y discusión.
- Ejercicios prácticos con estudios de caso del mundo real.
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Opciones de personalización del curso
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Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo específicos para el ámbito legal mediante LangGraph que preserven la auditabilidad y el cumplimiento normativo.
- Integrar ontologías legales y estándares de documentos en el estado del grafo y en el procesamiento.
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Formato del Curso
- Conferencias interactivas y discusiones.
- Numerosos ejercicios y práctica constante.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Diseñar flujos de trabajo basados en grafos que coordinen agentes LLM, herramientas y memoria.
- Implementar encaminamiento condicional, reintentos y alternativas para una ejecución robusta.
- Integrar recuperación, APIs y salidas estructuradas en los bucles de agentes.
- Evaluar, monitorear y endurecer el comportamiento del agente para garantizar confiabilidad y seguridad.
Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión facilitada.
- Laboratorios guiados y recorridos por el código en un entorno de prueba (sandbox).
- Ejercicios de diseño basados en escenarios y revisiones entre pares.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarla.
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Esta formación en vivo impartida por instructores (en línea o presencial) está dirigida a marketers de nivel intermedio, estrategas de contenido y desarrolladores de automatización que desean implementar campañas de email dinámicas con ramificaciones y canales de generación de contenido utilizando LangGraph.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Diseñar flujos de trabajo de contenido y email estructurados en grafos con lógica condicional.
- Integrar LLMs, APIs y fuentes de datos para una personalización automatizada.
- Gestionar el estado, la memoria y el contexto a lo largo de campañas multi-etapa.
- Evaluar, monitorizar y optimizar el rendimiento de los flujos de trabajo y los resultados de entrega.
Formato del curso
- Conferencias interactivas y debates grupales.
- Talleres prácticos para implementar flujos de trabajo de email y canales de contenido.
- Ejercicios basados en escenarios sobre personalización, segmentación y lógica de ramificación.
Opciones de personalización del curso
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Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Configurar e implementar Le Chat Enterprise para despliegues seguros.
- Habilitar RBAC, SSO y controles impulsados por el cumplimiento normativo.
- Integrar Le Chat con aplicaciones empresariales y almacenes de datos.
- Diseñar e implementar manuales de procedimientos de administración y gobernanza para ChatOps.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
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Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Implementar patrones de implementación escalables para Mistral Medium 3.
- Aplicar técnicas de agrupamiento (batching), cuantización y estrategias eficientes de servicio.
- Optimizar los costos de inferencia manteniendo el rendimiento.
- Diseñar topologías de servicio listas para producción, adecuadas para cargas de trabajo empresariales.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Abundancia de ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Productización de asistentes conversacionales con conectores e integraciones de Mistral
14 HorasMistral AI es una plataforma de IA abierta que permite a los equipos construir e integrar asistentes conversacionales en flujos de trabajo empresariales y orientados al cliente.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a gerentes de producto y desarrolladores full-stack, así como a ingenieros de integración de nivel principiante a intermedio, que deseen diseñar, integrar y productizar asistentes conversacionales utilizando conectores e integraciones de Mistral.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Integrar modelos conversacionales de Mistral con conectores empresariales y SaaS.
- Implementar generación aumentada por recuperación (RAG) para respuestas fundamentadas.
- Diseñar patrones de UX para asistentes de chat internos y externos.
- Desplegar asistentes en flujos de trabajo de producto para casos de uso reales.
Formato del curso
- Clase interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos de integración.
- Desarrollo en laboratorio en vivo de asistentes conversacionales.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, póngase en contacto con nosotros para organizarla.
Implementaciones empresariales con Mistral Medium 3
14 HorasMistral Medium 3 es un modelo de lenguaje grande multimodal de alto rendimiento, diseñado para su implementación en entornos empresariales bajo estándares de producción.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a ingenieros de IA/ML y arquitectos de plataforma de nivel intermedio a avanzado, así como a equipos de MLOps que deseen implementar, optimizar y asegurar Mistral Medium 3 para casos de uso empresarial.
Al finalizar esta formación, los participantes serán capaces de:
- Implementar Mistral Medium 3 utilizando opciones basadas en API y autoalojadas.
- Optimizar el rendimiento de la inferencia y los costos asociados.
- Implementar casos de uso multimodales con Mistral Medium 3.
- Aplicar las mejores prácticas de seguridad y cumplimiento para entornos empresariales.
Formato del curso
- Clases magistrales interactivas y discusión.
- Muchos ejercicios y práctica.
- Implementación práctica en un entorno de laboratorio en vivo.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
Mistral para una IA responsable: Privacidad, residencia de datos y controles empresariales
14 HorasMistral AI es una plataforma de IA abierta y lista para entornos empresariales que ofrece características para el despliegue seguro, conforme y responsable de la IA.
Esta formación en vivo con instructor (en línea o presencial) está dirigida a líderes de cumplimiento intermedios, arquitectos de seguridad y partes interesadas legales y operativas que deseen implementar prácticas de IA responsable con Mistral aprovechando los mecanismos de privacidad, residencia de datos y control empresarial.
Al finalizar esta formación, los participantes podrán:
- Implementar técnicas de preservación de la privacidad en los despliegues de Mistral.
- Aplicar estrategias de residencia de datos para cumplir con los requisitos regulatorios.
- Configurar controles empresariales como RBAC, SSO y registros de auditoría.
- Evaluar opciones de proveedores y despliegues para alinearse con el cumplimiento normativo.
Formato del curso
- Conferencia interactiva y discusión.
- Estudios de caso y ejercicios centrados en el cumplimiento normativo.
- Implementación práctica de controles empresariales de IA.
Opciones de personalización del curso
- Para solicitar una formación personalizada para este curso, contáctenos para organizarla.
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Esta capacitación impartida por un instructor (en línea o presencial) está dirigida a investigadores de ML de nivel intermedio, ingenieros aplicados y equipos de producto que desean construir aplicaciones multimodales con modelos Mistral, incluyendo pipelines de OCR y comprensión de documentos.
Al finalizar esta capacitación, los participantes serán capaces de:
- Configurar y preparar los modelos Mistral para tareas multimodales.
- Implementar flujos de trabajo de OCR e integrarlos con pipelines de PLN.
- Diseñar aplicaciones de comprensión documental para casos de uso empresarial.
- Desarrollar funcionalidades de búsqueda visual-textual y interfaces de usuario asistivas.
Formato del Curso
- Clase interactiva y discusión.
- Ejercicios prácticos de codificación.
- Implementación en laboratorio de pipelines multimodales.
Opciones de Personalización del Curso
- Para solicitar una capacitación personalizada para este curso, contáctenos para coordinarlo.
